본 논문에서는 실제 현실에서 표현되는 소리의 특징인 파동(Sound wave)과 흐름(Sound flow) 그리고 회절(Diffraction of sound)을 가상환경에서 실시간으로 표현할 수 있는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 소리가 재생되는 위치로부터 장애물 여부를 판단하고, 장애물이 존재할 시, 장애물로 인해 반사와 회절된 새로운 소리 위치를 계산한다. 이 과정에서 레이트레이싱 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단하고, 충돌에 의해 굴절된 벡터를 이용하여 장애물 너머에서 들리는 소리의 크기를 계산하며, 충돌된 레이의 개수에 따라 소리의 크기를 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리의 회절은 물리 기반 접근법에서 나타나는 회절 형태를 실시간으로 표현했으며, 장애물에 따라서 회절 패턴이 변경되고, 이에 따라 소리의 크기가 자연스럽게 조절되는 결과를 보여준다. 이 같은 실험은 실제 현실에서 나타나는 소리의 퍼짐과 같은 특징을 거의 유사하게 복원해냈다.
The paper presents the results investigating the effect of aircraft engine impact location on the intended function evaluation results of spent nuclear fuel transport cask. As a result of the investigation, it is found that the structural integrity is maintained as the maximum accumulated equivalent plastic strain is below the acceptable criterion regardless of the collision location. It is identified that when the aircraft engine collided with the upper part of the transport cask without considering impact limiter the containment performance is weakened compared to when the aircraft engine collided with the central part.
AIS를 이용한 선박간의 자동위치인식이 적용되고 있으나 여전히 많은 선박사고로 인해 인명 및 재산 손실 뿐만 아니라 환경오염까지 초래하는 문제가 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 선박사고 중 높은 사고율을 차지하는 선박간의 충돌사고를 줄이고자 AIS에서 제공하는 static 정보, dynamic 정보를 이용하여 선박 충돌 회피 알고리즘과 시뮬레이션 시스템 설계를 제시한다.
수식적 해법을 이용하여 교차로 교통사고 충돌 속도를 산정을 위해서는 충돌 전 차량 진입각 및 충돌 후 차량 이탈각 추정은 비교적 쉽지만, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기는 매우 어렵다. 충돌 지점부터 최종 위치까지 이동하는 과정에서 노면 흔적이 발생하지 않으면, 충돌 후 차량의 감속을 분석하기 어렵다. 차량의 주행 특성에 따른 관성력과 충돌 부위 및 충돌 속도에 따른 편심력 등의 작용으로 충돌 후 차량 운동 궤적은 불규칙한 곡선 궤적을 보인다. 그러므로, 정확한 충돌 속도 분석을 위해서는 충돌 후 적정한 이탈각을 설정하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션(PC-Crash)을 이용한 모의 충돌 실험 자료에 근거하여 충돌 후 적정한 차량 이탈각과 충돌 속도와의 상관관계를 분석하여 회귀 분석 모형을 제안하고, 교차로 충돌사고에 차량 이탈각만을 적용한 충돌 속도 산출 방법을 제시하였다. 본 연구의 회귀 분석 모형에서 결정 계수는 0.864이므로 제시한 회귀 분석 모형이 매우 적합하다는 것을 알 수 있다.
해상교통환경에서 선박간 근접사고(Near-miss)는 양 선박이 충돌 위험코스로 서로 근접하여 충돌에 임박한 상황으로 실제 충돌은 발생되지 않은 사고를 말한다. 본 연구에서는 통항 선박들간 근접사고 산출을 위해 선박 범퍼 영역모델을 활용한 근접사고 판별식과 선박 위치 클러스터링을 통해 해역의 근접사고 산출 모듈을 제안하고자 한다. 제안된 근접사고 산출 모듈을 완도해역 통항선박 항적데이터에 적용하여 선종, 항행속력 및 조우방향 등 선박 항해 위험 요인을 평가하고자 한다.
최근 자동차 교통량의 증가로 인해 차량 전복사고가 급증하여 이에 따른 인명피해가 증가해왔으며, 이를 방지하기 위한 차량충돌 실험장비 및 해석프로그램 개발 등의 다양한 기술이 진보되고 있다. 본 연구에서는 적용한 차량모델은 미국 FORD사의 EXPLORER 차종이고, Rollover 해석은 차량충돌해석에 상용되고 있는 PC-Crash 프로그램을 이용하여 SUV의 전복사고 거동 및 충돌속도를 예측하였다. 그 해석결과로 FMVSS No. 208 법규를 통한 SUV차량의 실제 Rollover 거동과 비교할 때 유사한 결과를 보여주었으며, 충돌속도 및 롤각의 특성은 1000 msec 이후부터는 다소 오차율이 커지는 경향을 나타냈다. 그리고 NHTSA의 데이터베이스를 활용하여 고찰한 결과로 충돌속도 15~77 km/h, 충돌각도 $22{\sim}74^{\circ}$ 범위에서 전복사고가 가장 많이 발생함을 나타냈고, 실제 사고사례를 적용함으로써 차량 출발 위치, Roof 파손위치, 정지위치를 재현시켜 차량 Roof가 파손될 때 차량속도 및 충돌시간을 예측할 수 있었다.
본 논문에서는 2개의 입력영상장치를 통해 출력영상장치에 투영되는 실물 객체의 3D 정보를 추출하여 가상의 공간에 실물 객체를 위치한다. 객체는 모두 각 객체간 상호 3D 정보 및 위치정보를 인식함으로써 충돌처리를 유효화 시킨다. 본 논문에서 제안한 실물 객체의 3D 정보 추출 및 충돌처리는 객체간 상호작용에 있어 가장 기본적인 문제이기 때문에 증강현실에 있어서 무엇보다 선결해야 할 문제이다. 따라서 제안된 시스템에서는 이 문제를 해결하여 가상 공간에 존재하는 모든 객체간의 충돌을 유효화 시킴으로써 사용자의 현실감과 몰입감을 증대시킴을 목적으로 한다.
본 논문에서는 RFID 시스템에서 다중 태그 식별을 위하여 질의 트리 기반의 QT_rev 알고리즘을 제안한다. QT 알고리즘에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 전체의 식별코드로 응답한다. 반면, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘에서는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다 성능 분석의 결과, 본 논문에서 제안한 QT_rev 알고리즘은 QT 알고리즘에 비하여 리더의 질의 횟수와 태그의 응답 비트 수가 월등히 적음을 알 수 있었다.
최근 차량에 설치된 단말기를 통해 길안내 서비스, 교통정보 서비스 등 다양한 정보를 제공하는 텔레매틱스 서비스가 활발하게 연구되고 있다. 하지만 현재 대다수의 텔레매틱스 서비스는 최대 15m의 공간 오차를 가진 GPS 기술을 이용하기 때문에 차량의 정확한 위치정보를 파악하기는 힘들다. 따라서 본 연구에서는 무선 센서 노드를 이용해 GPS보다 정확한 차량의 위치정보와 속도를 감지해 교차로에서 발생할 수 있는 차량 충돌을 예측하고 충돌 위험 정보를 교차로에 근접한 자동차에게 알려주는 텔레매틱스 교통안전시스템을 구성하고 노드 간 통신 프로토콜로서 IEEE 802.15.4[1]를 채택한 후 고정 라우팅 방식으로 차량정보를 베이스 스테이션까지 보내어 교차로 주변차량 전체에 브로드캐스트하는 방식을 취하도록 한다. 빠르게 이동하는 차량의 특성상 교차로 차량 충돌 방지 서비스 구현에 있어서 높은 실시간성과 신뢰성을 갖춘 프로토콜이 요구된다. 따라서 본 차량 충돌 예측을 위한 교통안전시스템의 신뢰성과 실시간성을 평가하기 위하여 Network Simulator 2 (NS/2)[2]를 이용하여 시뮬레이션 한다.
지능형 로봇은 자율적으로 이동할 수 있어야 한다는 것이 PC와 기본적으로 다른 점이다. 이동 로봇이 자율 주행할 때 꼭 필요한 기술이 위치 인식 기술과 장애물 감지 기술이다. 장애물 감지 기술은 이동 로봇이 다른 물체와 충돌하지 않도록 하기 위해 필요한 기술이지만 위치 인식 기술은 로봇이 현재 위치를 알고 목적지로 주행하기 위해 매우 중요한 기술이다. 지능형 로봇의 자율 주행 측면에서 위치 인식 기술은 필수적 핵심 기술이다. 위치 인식 센서는 로봇의 절대 위치 및 방향각 정보를 획득하여 실시간으로 관련 데이터를 지능형 로봇에 전달한다. 이로써 지능형 로봇의 이동 경로와 방향 제어가 가능해지고, 로봇을 보다 안정적으로 제어할 수 있다. 즉 로봇이 자기 위치를 인식한 후에야 안정적이고 지속적인 자율 주행이 가능해진다. (주)나인티시스템은 네트워크 기반 위치 파악용 indoor GPS 개념으로 로봇 위치 파악 센서 iGS를 개발하여 공급하고 있다. (주)나인티시스템이 개발한 iGS는 지능형 로봇의 거리, 위치, 방향을 파악하기 위해 초음파 송/수신부 및 RF 모듈로 Handware가 구성되어 있고 위치 추정 알고리즘, 장애물에 강건한 알고리즘 등이 Firmware를 구성하고 있다. 로봇 시장의 잠재적 성장 가능성을 고려할 때 로봇의 자율 운용에 필수적인 위치 파악 요소 기술을 선개발하여 상업화하는 것은 경제적으로도 큰 의미를 갖는다. 뿐만 아니라 위치 파악 요소 기술의 선도적 개발에 의해 미래 지능형 로봇시장을 주도할 수 있는 계기도 기대할 수 있다. Robot에 적정 가격대의 위치 인식 기술이 접목되면 Robot 산업의 활성화가 가능하다. 현재 청소용 Robot은 충돌 방지정도의 인식을 하고 있지만 위치 인식 기술이 접목되면 청소용 Robot이 더 많은 Service를 제공할 수 있다. 더 많은 Service의 실행으로 Robot 산업이 활성화되면 관련 요소기술 산업이 활성화된다. Robot 산업과 부품 산업이 활성화되면 Robot 관련 산업의 수익 Model이 다양해 진다. 위치 인식 기술은 Robot 산업뿐 아니라 산업 전반의 활성화에도 크게 기여할 것이다. 위치 인식 기술은 지능형 Robot의 자율 주행뿐 아니라 다양한 분야에 응용이 가능하다. 또한 위치 인식 기술을 국산화하면 기존 수입품을 대체할 뿐아니라 수출 시장의 진출에도 크게 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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